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公开(公告)号：CN116311034A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310111632.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对比检测的机器人巡检系统，包括：通用视频监控模块、对比检测模块、异常识别模块以及告警通知模块；其中，通用视频监控模块包括：服务端模块用于任务控制和设备配置，客户端模块用于人机交互和视频展示，视频感知模块用于视频推流和预处理；对比检测模块包括：在初始设置阶段设置所述待检测的设备在非异常状态时的图片，在实时运行阶段将采集到的图片与初始阶段设置的图片进行对比检测，判断异常，并对异常进行定位；所述异常识别模块用于对异常进行识别；告警通知模块用于记录异常并进行告警通知。
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公开(公告)号：CN115563321A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211315078.3
申请日：2022-10-26
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/45
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织增量图的半监督多媒体数据流分类方法，其可以对无标签与有标签数据混合输入的类增量音像多媒体数据流进行学习，模型学习框架包括：步骤1，初始化自组织增量图节点；步骤2，对于输入多媒体数据样本进行竞争Hebbian学习；步骤3，判断数据样本与自组织增量图节点的关系，从记忆加强、错误更正、联想搜索、增量学习四种处理策略中选择一种进行多媒体数据样本的学习；步骤4，在满足设定条件后对自组织增量图进行去噪处理，如若仍有新数据样本需要学习，返回步骤2；步骤5，在分类预测前对自组织增量图进行标签传播处理；步骤6，使用最近邻分类器对测试的多媒体数据样本进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444467A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010316990.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 南京大学 , 南京唐恩软件科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于实时定位轨迹数据进行局部线性插值和预测的方法，包括：步骤1，读入一条实时轨迹解算数据；步骤2，若步骤1中解算失效或需要进行插值预测且历史解算数据多于5个，转步骤3，否则转至步骤8；步骤3，取出最新解算的6条历史轨迹解算数据；步骤4，对步骤3中的6条历史轨迹解算数据，解算线性系数，得到系数矩阵；步骤5，用步骤3中取出的6条数据的后五个数据和步骤4中得到的系数矩阵进行矩阵相乘对下一个坐标进行预测；步骤6，对预测数据及历史轨迹解算数据进行优化；步骤7，滤波过后将新预测的数据加入历史轨迹解算数据集；步骤8，进行下一轮的定位数据解算，转至步骤1。
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公开(公告)号：CN110850363A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911005643.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 南京大学 , 江苏唐恩科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于实时定位轨迹数据进行动态滤波优化的方法，包括：步骤1，读入实时解算出的定位坐标数据；步骤2，读取历史解算出的定位坐标数据；步骤3，若历史解算数据少于4条，则转至步骤4，否则转至步骤5；步骤4，将新解算出的数据和已解算的最多偶数个历史数据融合形成长度为奇数的滑动窗口数据；步骤5，将新解算的数据和最近解算出的四条数据进行融合，形成滑动窗口数据；步骤6，对获得的窗口数据进行平滑处理；步骤7，滤波过后将新解算的数据加入历史数据集，将窗口内平滑处理过后的历史数据更新到历史数据集；步骤8，清空窗口数据，进行下一步的定位数据解算，解算完成后，转至步骤1，读取下一条数据。
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公开(公告)号：CN118570119A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410474455.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码的芯片焊接缺陷图像生成方法，包括：在实际的产线端收集焊盘内带有缺陷的芯片图像，构造缺陷素材库Q；芯片标注，收集正常芯片的图像，得到源数据集C，选取模板图像并标注；图像配准，从源数据集C中加载一张芯片图像img，与所属型号的模板图像进行配准，并读取每个焊盘B和引脚P的顶点坐标；根据顶点坐标，初始化生成块，并生成区域掩码M1；构造虚焊类型即焊盘中没有焊料的生成块O1；随机生成形状掩码，并选取缺陷素材，构造含有随机形状缺焊即焊盘中焊料不完整的生成块O2；使用高斯模糊，对生成块O1和O2进行平滑处理，并填充回原始的芯片图像img中；重复执行上述步骤直至完成基于掩码的芯片焊接缺陷生成。
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公开(公告)号：CN111444467B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010316990.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 南京大学 , 南京唐恩软件科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于实时定位轨迹数据进行局部线性插值和预测的方法，包括：步骤1，读入一条实时轨迹解算数据；步骤2，若步骤1中解算失效或需要进行插值预测且历史解算数据多于5个，转步骤3，否则转至步骤8；步骤3，取出最新解算的6条历史轨迹解算数据；步骤4，对步骤3中的6条历史轨迹解算数据，解算线性系数，得到系数矩阵；步骤5，用步骤3中取出的6条数据的后五个数据和步骤4中得到的系数矩阵进行矩阵相乘对下一个坐标进行预测；步骤6，对预测数据及历史轨迹解算数据进行优化；步骤7，滤波过后将新预测的数据加入历史轨迹解算数据集；步骤8，进行下一轮的定位数据解算，转至步骤1。
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公开(公告)号：CN110850363B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201911005643.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 南京大学 , 江苏唐恩科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于实时定位轨迹数据进行动态滤波优化的方法，包括：步骤1，读入实时解算出的定位坐标数据；步骤2，读取历史解算出的定位坐标数据；步骤3，若历史解算数据少于4条，则转至步骤4，否则转至步骤5；步骤4，将新解算出的数据和已解算的最多偶数个历史数据融合形成长度为奇数的滑动窗口数据；步骤5，将新解算的数据和最近解算出的四条数据进行融合，形成滑动窗口数据；步骤6，对获得的窗口数据进行平滑处理；步骤7，滤波过后将新解算的数据加入历史数据集，将窗口内平滑处理过后的历史数据更新到历史数据集；步骤8，清空窗口数据，进行下一步的定位数据解算，解算完成后，转至步骤1，读取下一条数据。
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